以机器人自身建立一个椭圆形人工斥力势场matlab

好的，为了建立一个机器人自身的椭圆形人工斥力势场，您可以采取以下步骤：

1. 定义机器人自身的形状和大小。在这个例子中，我们假设机器人是一个圆形，半径为r。

2. 定义目标点和障碍物点的坐标，以及它们的半径。在这个例子中，我们将定义一个椭圆形的障碍物点。

3. 编写一个函数来计算机器人和障碍物之间的距离。这个函数应该返回一个标量值，表示机器人离障碍物的距离。

4. 编写一个函数来计算机器人和障碍物之间的斥力。这个函数应该返回一个向量值，表示机器人受到的斥力的大小和方向。在这个例子中，我们可以使用一个简单的指数函数，使距离越近的机器人受到的斥力越大。斥力的方向应该是机器人朝向障碍物的反方向。

5. 将所有障碍物的斥力向量相加，并计算出机器人的总斥力向量。

6. 根据机器人的总斥力向量计算机器人的速度和方向。在这个例子中，我们可以假设机器人的速度和方向与总斥力向量成正比例。

以下是一个简单的Matlab代码示例，用于实现上述步骤：

% 机器人半径
r = 0.5;

% 目标点坐标
target_pos = [5, 5];

% 障碍物坐标和半径
obstacle_pos = [3, 3];
obstacle_r = [2, 1];

% 计算机器人和障碍物之间的距离
function d = distance(robot_pos, obstacle_pos, obstacle_r)
    d = norm(robot_pos - obstacle_pos) - r - norm(obstacle_r);
end

% 计算机器人和障碍物之间的斥力
function f = repulsive_force(robot_pos, obstacle_pos, obstacle_r)
    d = distance(robot_pos, obstacle_pos, obstacle_r);
    if d > 0
        f = -1/d * (robot_pos - obstacle_pos);
    else
        f = [0, 0];
    end
end

% 计算机器人的总斥力向量
function F = total_repulsive_force(robot_pos, obstacle_pos, obstacle_r)
    F = [0, 0];
    for i = 1:size(obstacle_pos, 1)
        f = repulsive_force(robot_pos, obstacle_pos(i, :), obstacle_r(i, :));
        F = F + f;
    end
end

% 根据机器人的总斥力向量计算机器人的速度和方向
function [v, theta] = calculate_velocity(robot_pos, obstacle_pos, obstacle_r)
    F = total_repulsive_force(robot_pos, obstacle_pos, obstacle_r);
    v = norm(F);
    theta = atan2(F(2), F(1));
end

% 测试代码
robot_pos = [1, 1];
[v, theta] = calculate_velocity(robot_pos, obstacle_pos, obstacle_r);
disp(v);
disp(theta);

这段代码演示了如何计算机器人的速度和方向，根据机器人自身的椭圆形人工斥力势场。需要注意的是，这个示例代码只考虑了一个障碍物，如果您需要考虑多个障碍物，需要在 `total_repulsive_force` 函数中循环计算每个障碍物的斥力向量，并将它们相加。